3. AI評価エンジニア
Boxが新たなAIモデルを評価するために採用した職種。AIモデルが顧客に届く前にハルシネーション（AIの事実に基づかない誤情報）やリグレッション（性能劣化）、バイアスを検知する、テストスイートを構築する。アップデートのたびにモデルが変動する今、恒常的な専門領域となった。
4. コンテキストエンジニア
リトリーバル（検索）パイプラインからメモリまで、適切な情報を適切なタイミングでモデルに渡すシステムを設計する。エージェントが複数段階の作業を担うようになるほど、この役割が成否を左右する。
5. AIエージェントアーキテクト
モデルがツールをオーケストレーションし、複雑なアクションを連鎖させる自律的なマルチエージェントシステムを設計する。エージェント型商取引（エージェンティックAIが利用者に代わって調査から交渉、決裁までを担う仕組み）、サポート、運用の中核である。
6. 最高AI責任者（CAIO）
全社的なAI戦略と倫理的な実装の責任を負う。IBMの調査では、現在4社に1社がこの役職を置いており、3分の2が「2年以内に大半の企業が追随する」と見込む。小規模企業は、非常勤（フラクショナル）のCAIOを雇うこともある。
7. AIガバナンス・倫理リード
AIシステムの透明性、説明責任、そしてEU AI法や米国州法との整合性を確保し、バイアス・公平性・プライバシーのリスクを管理する。規制産業ではすでに必須になっている。
8. AIイネーブルメントリード
Boxの社内の自動化担当者の採用に対応する役割。導入プログラムを運営し、従業員をトレーニングし、ツールが実際に使われているかを追跡する。マッキンゼーはこれを「エージェントコーチ」と呼ぶ。
9. AIレッドチームエンジニア
敵対的な観点からAIシステムにストレステストを実施し、展開前にジェイルブレイク（脱獄）や危険な振る舞いを探る。エージェントが行動を起こす力を得るほど、この工程を省くコストは増大する。
10. ディシジョンエンジニア
マッキンゼーがいう「T字型の専門家」（ある分野における専門性と、複数の分野にまたがる幅広い知識・スキルの両方を兼ね備えた人材）で、ワークフローを再設計し品質を担保する。人間とAIの作業分担、モデルの確信度が下がった場合の取り扱いを設計する。コンサルタントやアナリストにとって自然な転身先でもある。
エンジニアリングを超えるエージェンティックAIの役割
より大きな雇用の物語があるのはここだ。マッキンゼーは明言している。最大の新カテゴリーはエンジニアではなく、営業、サービス、人事、オペレーションにおけるAI増強型の現場人材だと。
以下の10職種は技術職を上回る規模になり、その多くはコーディングを必要としない。
11. AIコンサルタント・ストラテジスト
LinkedInではAIエンジニアに次いで2番目に急成長している職種だが、技術色ははるかに薄い。AIの能力を具体的なビジネスケース（事業化案）に落とし込み、展開の順序を設計する。コンサルタントや事業リーダーにとって直接的なキャリアパスとなる。
12. AIプロダクトマネジャー
AI機能やエージェント型プロダクトのロードマップを担い、モデルができることと市場が支払う価値を橋渡しする。あらゆる製品がAI製品になる中で、エンジニア以外の職種として最も求められる役割の1つである。
